PydanticAI와 FastAPI 기반의 오픈소스 AI 에이전트 런타임 'Agent2' 공개

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핵심 요약

PydanticAI와 FastAPI를 기반으로 구축된 AI 에이전트 런타임 Agent2가 오픈소스로 공개되었으며, Claude Code용 SKILL.md를 통해 자동화된 에이전트 개발을 지원한다.

배경

PydanticAI와 FastAPI를 사용하여 400만 개 이상의 문서를 처리하고 수익을 창출한 실전용 AI 에이전트 런타임 Agent2를 오픈소스로 전환하며 커뮤니티에 공유했다.

의미 / 영향

Claude Code와 같은 코딩 에이전트가 특정 프레임워크를 더 잘 이해하도록 돕는 SKILL.md 방식이 향후 라이브러리 배포의 표준이 될 가능성이 높다. PydanticAI와 FastAPI의 조합은 타입 안정성과 고성능 API를 동시에 요구하는 엔터프라이즈 에이전트 구축에 적합한 아키텍처임을 시사한다.

커뮤니티 반응

작성자가 직접 프로젝트를 공개했으며, 실전에서 검증된 성능과 Claude Code와의 긴밀한 통합에 대해 긍정적인 관심이 예상된다.

주요 논점

01찬성다수

실제 상용 서비스에서 검증된 런타임을 오픈소스로 공개하여 에이전트 개발의 진입장벽을 낮췄다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

PydanticAI와 FastAPI의 조합은 에이전트 백엔드 구축에 효율적인 스택이다.
Claude Code와 같은 도구를 위한 전용 가이드(SKILL.md) 제공이 개발 생산성을 크게 향상시킨다.

실용적 조언

Claude Code를 사용 중이라면 Agent2 리포지토리를 열어 /create-agent 명령어로 에이전트 백엔드를 즉시 구축해볼 수 있다.
복잡한 에이전트 로직에 승인 절차가 필요하다면 내장된 approvals 기능을 활용하여 안정성을 확보할 수 있다.

섹션별 상세

Agent2는 Claude Code가 프레임워크 사용법을 즉시 학습할 수 있도록 SKILL.md 파일을 포함한다. 사용자가 Claude Code에서 리포지토리를 열면 /create-agent와 같은 명령어를 통해 에이전트 서비스를 자동으로 스캐폴딩하고 지식 베이스를 추가할 수 있다. 이 방식은 개발자가 프롬프트만으로 프로덕션 수준의 에이전트 백엔드를 구축할 수 있게 돕는다.

이 런타임은 PydanticAI와 FastAPI를 결합하여 에이전트의 안정성과 확장성을 확보했다. 입력 스키마를 정의하면 API 엔드포인트가 자동으로 생성되는 구조를 채택하여 개발 생산성을 높였다. R2R 컬렉션을 통한 지식 관리와 테넌트별 스코핑 기능을 통해 복잡한 문서 처리 워크플로우를 지원한다.

단순한 데모를 넘어 승인 절차(approvals), 일시 중지/재개(pause/resume), 프로바이더 라우팅 등 실무에 필수적인 기능을 제공한다. 개발자는 /adding-capabilities 스킬을 사용하여 에이전트에 제어 로직을 쉽게 추가할 수 있다. 실제 환경에서 400만 개 이상의 문서를 처리하며 안정성을 검증받았다는 점이 핵심이다.

실무 Takeaway

Agent2는 PydanticAI와 FastAPI를 기반으로 한 오픈소스 런타임으로, Claude Code와 연동하여 에이전트 개발을 자동화한다.
SKILL.md 파일을 통해 Claude Code에 에이전트 생성, 지식 베이스 추가, 디버깅 등의 구체적인 조작법을 교육한다.
R2R 기반의 지식 관리와 테넌트별 데이터 격리, 승인 워크플로우 등 프로덕션 환경에 필요한 기능을 기본 제공한다.

언급된 도구

Agent2추천링크

AI 에이전트 프로덕션 런타임

PydanticAI중립

에이전트 구축 프레임워크

FastAPI중립

웹 프레임워크 및 API 서버

Claude Code추천

CLI 기반 AI 코딩 보조 도구

언급된 리소스

GitHubAgent2 GitHub Repository